Der Algorithmus als Autodidakt

Künstliche Intelligenz ist weder perfekt, noch kann sie den Menschen ersetzen. Trotzdem ist sie ein unverzichtbares Werkzeug, das auch Fondsmanagern zugute kommt, da sie ihnen viele Aufgaben erleichtert.

Überall dort, wo sehr große Datenmengen in sehr kurzen Zeiträumen verarbeitet werden müssen, kann und wird Künstliche Intelligenz eine zunehmend wichtige Rolle spielen. Künstliche Intelligenz ist die systematische Analyse großer Datenmengen mittels adaptiver und selbstlernender Algorithmen. Je größer und komplexer der Datenumfang ist, desto mehr lohnt sich eine Analyse mit Methoden der Künstlichen Intelligenz. Es ist deshalb nur folgerichtig, dass längst auch die Finanzindustrie Elemente des maschinellen Lernens nutzt und in ihre Entscheidungsprozesse einfließen lässt. Kreditinstitute, Versicherungen oder Anlageberater – die Einsatzmöglichkeiten von Methoden der Künstlichen Intelligenz sind so vielfältig wie die Finanzbranche selbst.

Verarbeitung komplexer Daten in Echtzeit

Mit besonders großen und komplexen Datenmengen haben viele Segmente des Asset Managements zu tun. Quantitative Investmentstrategien mit Algorithmen, die auf Kapitalmarktmodellen beruhen, auf Signale reagieren und danach die Portfolioallokation vornehmen, haben beispielsweise bei Hedgefonds bereits eine lange Tradition. Die an den Kapitalmärkten theoretisch verfügbare Datenbasis kann je nach Assetklasse und Anlageprodukt beinahe unendlich groß werden. Dasselbe gilt für die Frequenz ihrer Aktualisierung. Mithilfe der künstlichen Intelligenz ist es möglich, praktisch in Echtzeit Daten zu verarbeiten und selbstlernend auf Muster und Korrelationen zu untersuchen, die in Umfang, Komplexität und Frequenz für das menschliche Gehirn nicht ansatzweise zu erfassen wären.

Künstliche Intelligenz erleichtert Investment-Alltag

Im Alltagsgeschäft von Managern quantitativer Strategien wird Künstliche Intelligenz vor allem bei zwei Gelegenheiten eingesetzt. Erstens übernimmt die Künstliche Intelligenz innerhalb des Investmentprozesses Aufgaben wie Trendmessungen, um Signale zu identifizieren und bei Bedarf die Assetallokation weitgehend selbstständig anzupassen. Aufgabe des Fondsmanagers dabei ist es hauptsächlich, die Prozesse zu überwachen und die Resultate auf Konsistenz zu überprüfen.

Zweitens erleichtert die Künstliche Intelligenz dem Vermögensverwalter auch das Research. So kann er schneller und komfortabler neue Modelle oder Signale entwerfen, mit ausreichend Daten versorgen und virtuell auf Validität testen. Das ist wichtig, um die Investmentstrategie und ihre Modelle permanent anzupassen und zu verfeinern. Eine quantitative Strategie kann freilich auch ohne Künstliche Intelligenz funktionieren. Allerdings würde sich ein Manager damit selbst behindern, denn sie können auch Managern fundamentaler beziehungsweise diskretionärer Strategien in sehr kurzer Zeit wichtige Erkenntnisse liefern.




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